如何在Ubuntu上編譯PyTorch

在Ubuntu上編譯PyTorch可以從源代碼構建，以便獲得最佳的性能和定制選項。以下是在Ubuntu上編譯PyTorch的詳細步驟：

前提條件

1. 安裝依賴項：

   • 打開終端并運行以下命令來更新包列表并安裝必要的依賴項：

     sudo apt update
     sudo apt install -y build-essential cmake git wget unzip yasm pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev libpng-dev
     

2. 安裝Python和虛擬環境：

   • 安裝Python 3和pip：

     sudo apt install python3 python3-pip
     

   • 創建一個虛擬環境（可選但推薦）：

     python3 -m venv pytorch-env
     source pytorch-env/bin/activate
     

3. 安裝CUDA和cuDNN（如果需要GPU支持）：

   • 下載并安裝CUDA Toolkit：CUDA Toolkit
   • 下載并安裝cuDNN：cuDNN

編譯PyTorch

1. 克隆PyTorch倉庫：

   git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
   cd pytorch
   

2. 設置環境變量（如果使用GPU）：

   • 設置CUDA和cuDNN的路徑：

     export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
     export CUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda/include
     export CUDNN_LIB_DIR=/usr/local/cuda/lib64
     

3. 安裝Python依賴項：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 配置CMake：

   • 創建一個構建目錄并進入該目錄：

     mkdir build
     cd build
     

   • 運行CMake配置腳本：

     cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
           -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) \
           -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
           -DPYTHON_LIBRARY=$(python3 -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))")/libpython3.x.so \
           -DUSE_CUDA=ON \
           -DCUDA_ARCH_NAME=Your_GPU_Architecture \
           -DCUDA_HOME=$CUDA_HOME \
           -DCUDNN_INCLUDE_DIR=$CUDNN_INCLUDE_DIR \
           -DCUDNN_LIB_DIR=$CUDNN_LIB_DIR
     

   • 替換Your_GPU_Architecture為你的GPU架構（例如7.5對應V100）。

5. 編譯PyTorch：

   • 使用make命令進行編譯。這可能需要一些時間，具體取決于你的硬件性能：

     make -j$(nproc)
     

6. 安裝PyTorch：

   • 編譯完成后，運行以下命令來安裝PyTorch：

     make install
     

驗證安裝

1. 驗證安裝：
   • 在Python解釋器中導入PyTorch并檢查版本：

     import torch
     print(torch.__version__)
     

通過以上步驟，你應該能夠在Ubuntu上成功編譯并安裝PyTorch。如果在編譯過程中遇到任何問題，請參考PyTorch的官方文檔或GitHub倉庫中的問題討論。